听说，谷歌DeepMind开发出的AlphaCode，和上个月刚刚由Gemini推出的AlphaCode 2两位“老大哥”被超越了？
没错，全新开源人工智能代码生成工具AlphaCodium，诞生了！
其开发不得不说受到了两位老大哥的启发，但令人惊喜的是，AlphaCodium现在已经“青出于蓝胜于蓝”，甚至在本周致使X（Twitter）处于混乱和激动的情绪当中。
AlphaCodium是前所未有的最好的代码生成方法，正如上文所说，它已经凌驾于AlphaCode和新AlphaCode2之上，且需要调整的地方少之又少。说不定它的诞生离让AI比人类能够生成更好的代码这一愿望又近了一步。
OpenAI的Andrej Karpathy曾在特斯拉担任人工智能总监，他强调了AlphaCodium在改善代码生成方面用到的 “流程引擎（一种迭代式代码编码法）”的方法。
听起来有点复杂，意思就是“从朴素提示转变而来”，即:答案范式转向流程范式，在这种范式中，答案是迭代构建的。
为了提高LLM在特定代码问题上的性能，AlphaCode的“流程引擎”重新引入了GAN架构（由Ian Goodfellow于2014年开发）的元素，包括一个生成代码的模型以及一个通过测试、反射和规格匹配提供代码完整性的对抗模型。这一操作挣脱了只使用思维链提示工程的局限性。
下面我们来大概看看流程图是如何执行的。
从输入开始，接下来再是一系列预处理步骤。AlphaCodium在这些步骤中思考问题并最终得出第一个代码解决方案。下一步，它会生成一些额外的测试来帮助完善解决方案，并最终得出实际可行的最终版本。
CodiumAI开发AlphaCodium的故事
总部位于特拉维夫的初创公司CodiumAI开发了AlphaCodium，并在CodeContests数据集上进行了测试，该数据集包含约10000个竞争性编程问题。
据该公司网站介绍，CodiumAI的使命是“让开发人员能够更快地构建零错误程序”。它在CodeContests基准测试中的表现也证明，其性能将GPT-4的准确率从19%提高到44%。根据CodiumAI的说法，这一结果不仅仅是数字上的提高，更多是LLMs在代码生成方面能力的飞跃，为该领域树立了新的标杆。
CodiumAI成立于2022年，于2023年3月筹集了1060万美元。CodiumAI分享了AlphaCodium GitHub知识库和一篇附带论文《Code Generation with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow Engineering》。
CodiumAI联合创始人兼首席执行官Itamar Friedman在接受VentureBeat采访时表示，AlphaCodium迄今为止引起的关注是出乎他意料的，但他补充说，这同样是一个突破，可以帮助整个开发者社区——他强调AlphaCodium不仅仅是一个模型，而是一个系统和算法，可以实现代码生成模型和“CRITIC”模型之间的交流。
这才是最核心的创新——重要的是要把它看作一种流动和迭代，这就是为什么我们称之为“‘flow engineering”。这种流程使人工智能不仅可以生成样板代码，还可以生成有效且准确的代码。
OpenAI VS 谷歌DeepMind，最大的人工智能编码竞争
Friedman指出，他认为开发了Codex的OpenAI和开发了AlphaCode、AlphaCode 2的谷歌DeepMind是CodiumAI在编码竞争中的强大对手，但话又说回来，最大的竞争对手还是代码完整性技术本身。
Friedman认为DeepMind带给他们很大的启发，在他与OpenAI首席执行官Sam Altman的谈话中，也提了代码完整性的重要性。
Friedman和Sam有非常高的一致性，他们都认为代码完整性不仅对下一代代码构建超级重要，而且对人工智能一致性也超级重要。AlphaCodium实际上是为了提供“下一代”代码的完整性。这或许会体现在，达到预想规范、获取文化活动类文献、达成个人信仰和其他准则。
Friedman表示，谷歌DeepMind在其AlphaGo解决方案中包括了流程引擎的一些方面，但在AlphaCode中没有。他认为可能是因为这种想法不属于“只是单纯地需要一个更好的LLM”这一所谓主流叙事的一部分。
Friedman认为，人工智能不生成工作代码的原因不是因为需要更好的LLM，而是因为我们需要流量。
最后，还是希望能够看到在不断的更新换代中，AlphaCodium能带给我们更多的惊喜。
参考资料
[1]https://venturebeat.com/ai/new-open-source-ai-coding-tool-surpasses-its-inspiration-google-deepminds-alphacode
